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A IBM revela tecnologia de chip com menos de 1nm


Hoje, a IBM anunciou a primeira tecnologia de chip sub-1 nanômetro do mundo, marcando mais um importante marco na pesquisa de semicondutores. A nova tecnologia é baseada em um nó de 0,7 nm, ou 7 angstroms, e utiliza uma nova arquitetura de transistor chamada "nanostack". O novo design empilha e escalona verticalmente transistores baseados em nanofolhas, permitindo que mais componentes caibam na mesma área do chip, ao mesmo tempo que melhora o desempenho e a eficiência energética.

A IBM afirma que este novo chip sub-1nm pode acomodar quase 100 bilhões de transistores em um chip do tamanho de uma unha. Isso oferece quase o dobro da densidade, até 50% mais desempenho ou 70% mais eficiência energética em comparação com o design de 2nm da IBM anunciado em 2021. Além disso, a IBM mencionou que essa nova arquitetura pode proporcionar um escalonamento de SRAM de 40%.

É importante considerar que este anúncio da IBM representa um marco na pesquisa, e não o lançamento de um processo de fabricação em curto prazo. Em 2021, a IBM apresentou o primeiro chip de 2 nm do mundo, alegando 50 bilhões de transistores em um chip do tamanho de uma unha e ganhos significativos de desempenho e eficiência. Cinco anos depois, a tecnologia de 2 nm da IBM ainda não entrou em produção comercial em larga escala.

Isso ocorre porque a IBM não é mais uma grande fabricante de chips comerciais. Ela vendeu sua divisão de fabricação de chips para a GlobalFoundries anos atrás e, desde então, tem se concentrado apenas em pesquisa de semicondutores, desenvolvimento de propriedade intelectual e parcerias. Para comercializar sua tecnologia de chips de 2 nm, a IBM fez uma parceria com a japonesa Rapidus, mas isso não resultou em nenhum produto comercializado em larga escala.

A IBM afirma que sua nova tecnologia sub-1nm pode entrar em produção já nos próximos cinco anos. Se isso acontecer, provavelmente dependerá de parceiros de fabricação, ferramentas EUV avançadas e anos de melhorias no rendimento.

Fonte: neowin

A inteligência artificial chegará ao Unreal Engine 6 com Gemini e Claude


A Epic está revelando seus planos para a sexta versão da Unreal Engine, e algumas de suas novas funcionalidades têm a ver com inteligência artificial.

Claude e Gemini chegarão ao Unreal Engine 6.

Apenas quatro anos após o lançamento da Unreal Engine 5, a Epic já está planejando lançar a próxima versão da popular engine de jogos. É surpreendente ver a Epic se movimentando tão rapidamente, visto que houve um intervalo de oito anos entre a Unreal Engine 4, lançada em 2014, e a UE5.

Essa pressa parece fazer mais sentido quando consideramos que a Unreal Engine 6 está sendo tratada mais como uma evolução da atual UE5. Muitos de seus sistemas parecem estar sendo reaproveitados, e a UE6 está até mesmo introduzindo uma nova linguagem de programação chamada Verse. O Unreal Editor para Fortnite será integrado à Unreal Engine 6, que tem previsão de entrar em acesso antecipado no final de 2027, com uma janela de lançamento projetada de "12 a 18 meses depois".

A integração de IA do UE6 é opcional.

Em uma postagem no blog após a recente apresentação State of Unreal, Marcus Wassmer, da Epic Games, compartilhou mais detalhes sobre a Unreal Engine 6 e muitos dos novos recursos que ela introduz. Um desses recursos é a inclusão de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), como Claude e Google Gemini, que podem auxiliar os desenvolvedores de jogos em tarefas como codificação, análise de falhas e outras atividades tediosas e repetitivas, mantendo o controle criativo total nas mãos dos desenvolvedores e designers. Felizmente, os estúdios e desenvolvedores que utilizam a UE6 terão a opção de dispensar completamente o uso de LLMs.

“Estamos criando funcionalidades para o pipeline de desenvolvimento, como um MCP com integrações para Claude, Gemini e outros, como multiplicadores de criatividade e produtividade, para que as equipes possam concentrar seus esforços nas tarefas criativas e técnicas essenciais do desenvolvimento, em vez de gastar tempo com tarefas manuais demoradas.”

A inteligência artificial (IA) no desenvolvimento de jogos é muito controversa, e com razão. A grande maioria dos jogadores e desenvolvedores de jogos parece ser contra a ideia de usar IA, especialmente IA generativa, na produção de videogames. Por outro lado, considerando como algumas grandes empresas de jogos têm adotado ferramentas de IA recentemente, parece que muitos executivos podem estar vendo a IA generativa como uma maneira mais rápida de lançar jogos e obter lucro com custos de desenvolvimento menores. É seguro dizer que tal futuro teria consequências desastrosas para a indústria.

No momento, a Epic está posicionando essa integração de Claude e Gemini na UE6 como uma forma de acelerar o tempo de desenvolvimento, não entregando o controle criativo à IA, mas permitindo que a IA lide com as tarefas repetitivas e não criativas que podem levar horas e horas para os desenvolvedores resolverem. Resta saber o quanto isso se confirmará após o lançamento da UE6 e posteriormente. O pessimismo e o ceticismo em relação a essa mudança são totalmente válidos; a integração de IA com a engine de jogos mais utilizada na indústria pode, potencialmente, levar a uma situação delicada.

Fonte: vice

A LG apresenta o monitor gamer UltraGear 34GX90SB-W, de 34 polegadas, com tela OLED WQHD e taxa de atualização de 240 Hz que pode funcionar como um dispositivo de streaming independente


A LG lançou o UltraGear 34GX90SB-W, um monitor gamer OLED curvo de 34 polegadas que pode funcionar como um dispositivo de streaming independente através do webOS integrado, sem a necessidade de um PC ou console. O painel OLED possui resolução de 3440 x 1440 e conta com a tecnologia Micro Lens Array Plus (MLA+). Essa tecnologia MLA direciona mais luz para o espectador, melhorando a eficiência do brilho para até 1300 cd/m² (em comparação com os valores típicos de 275 cd/m² e mínimos de 250 cd/m²). O monitor tem taxa de atualização de 240 Hz, tempo de resposta GtG de 0,03 ms e suporte para AMD FreeSync Premium Pro, NVIDIA G-Sync Compatible e VESA AdaptiveSync. Ele também possui certificação VESA DisplayHDR True Black 400 e 98,5% de cobertura do espaço de cores DCI-P3.

Em termos de conectividade, ele possui uma porta USB-C com carregamento de 65 W, HDMI 2.1, DisplayPort 1.4, uma porta LAN, entrada para fone de ouvido e Wi-Fi 5. Os alto-falantes integrados são estéreo de 5 W + 5 W com processamento AI Sound Pro, através do processador Alpha 8 AI 4K Gen 3, que otimiza o som e a imagem em tempo real. A integração com o webOS e a conexão com a internet permitem que o monitor execute aplicativos de streaming, incluindo Netflix e YouTube. Além disso, os usuários podem jogar via Xbox Cloud Gaming, GeForce NOW e Amazon Luna através do LG Gaming Portal, tudo sem precisar de um dispositivo conectado. O LG UltraGear 34GX90SB-W tem o preço sugerido de US$ 999,99.


Fonte: techpowerup

A Corsair apresenta as fontes de alimentação AX1600i SHIFT e HX1000i SHIFT CRYSTAL transparentes.


A Corsair apresentou duas novas fontes de alimentação de alta gama na Computex 2026, ambas construídas em torno do seu design SHIFT. A nova AX1600i SHIFT traz conectores modulares laterais para a linha de fontes de alimentação de 1600W da Corsair, enquanto a HX1000i SHIFT CRYSTAL adiciona um painel lateral transparente a uma fonte de alimentação digital de 1000W.

A AX1600i SHIFT é o modelo mais potente. A Corsair a descreve como uma fonte de alimentação ATX 3.1 e PCIe 5.1 com certificação Cybenetics Titanium, tecnologia GaN e design totalmente modular. A unidade possui dois conectores nativos 12V-2×6, cada um com capacidade para até 600W.

A Corsair afirma que a AX1600i SHIFT utiliza capacitores japoneses de 105°C, uma ventoinha de 140 mm com rolamento dinâmico de fluido e modo de ventoinha Zero RPM. A fonte de alimentação tem 170 mm de comprimento, o que é compacto para uma unidade de 1600 W. A Corsair também confirma o suporte ao iCUE LINK e a conectividade USB para monitoramento e controle.




Fonte de alimentação transparente retorna da fase de protótipo.

O segundo modelo é o HX1000i SHIFT CRYSTAL , uma fonte de alimentação de 1000 W com uma lateral transparente. A Corsair apresentou este design pela primeira vez como um protótipo na Computex 2025. A empresa agora está divulgando as especificações completas do modelo.

A HX1000i SHIFT CRYSTAL é uma unidade ATX 3.1 e PCIe 5.1 com certificação Cybenetics Platinum. Possui um conector nativo 12V-2×6, uma ventoinha de 140 mm com rolamento magnético, modo Zero RPM e controle pelo software iCUE.




A Corsair também adicionou o PinProtect+ à HX1000i SHIFT CRYSTAL. Esse recurso oferece proteção contra sobrecorrente por pino para o cabo nativo de 12V-2×6 de 90 graus e exibe o monitoramento da corrente do cabo através do iCUE. Isso segue o foco recente da empresa na proteção dos cabos de alimentação da GPU.

Os dois modelos são voltados para sistemas diferentes. O AX1600i SHIFT é a nova opção de alta potência para configurações com múltiplos componentes que consomem muita energia. Já o HX1000i SHIFT CRYSTAL é claramente direcionado para configurações de exibição, onde a própria fonte de alimentação fica visível através do gabinete.

Bem, não consigo imaginar o quão suja a versão CRYSTAL estará depois de um ano. 

A Corsair ainda não confirmou o preço. A página da empresa na Computex indica disponibilidade para o quarto trimestre do AX1600i SHIFT, embora a data de lançamento ainda esteja sujeita a alterações.

Fonte: videocardz

A Nvidia apresentou o RTX Spark Superchip para laptops e PCs desktop na Computex 2026 – a nova plataforma promete transformar o Windows em um sistema operacional de IA ativo com CPU Arm, GPU Blackwell e 128 GB de memória unificada

(Crédito da imagem: Nvidia)

Na Computex 2026 , a Nvidia está transformando o Windows em uma plataforma de IA ativa . Durante sua apresentação principal, o CEO Jensen Huang revelou o RTX Spark: uma plataforma Windows on Arm para laptops, equipada com o superchip RTX Spark da empresa. A Nvidia afirma com ousadia que essa plataforma é "a mais eficiente já construída" e está investindo pesado na criação de uma experiência Windows on Arm de primeira classe para o que ela vislumbra como a próxima fronteira da computação pessoal.

A Nvidia afirma que os agentes de IA já estão moldando um novo modo de interação com PCs. Em vez de depender dos mesmos comandos de mouse e teclado que definiram a computação pessoal por 40 anos, a empresa vê os agentes de IA como uma nova interface que permitirá aos usuários comandar seus sistemas e encontrar informações com linguagem natural.

Uma vez que esses agentes recebam suas instruções, precisarão definir metas, acionar ferramentas, avaliar a qualidade do seu trabalho e aprimorá-lo, potencialmente usando modelos de IA locais e na nuvem para atingir esses objetivos. Os agentes também podem continuar trabalhando em tarefas de longa duração mesmo quando o usuário estiver ausente do sistema ou durante a noite. Tudo isso exige hardware potente e eficiente, além de muita memória local.

Para impulsionar todo esse raciocínio de IA na nova era da computação que ela vislumbra, a Nvidia está lançando o RTX Spark Superchip, uma plataforma Windows on Arm mais poderosa e capaz do que qualquer outra no mercado, além de um roteiro para a família Spark que descreve as próximas três gerações de tecnologia.

Em sua capacidade máxima, este chip oferece até 20 núcleos de CPU Arm, uma GPU Blackwell com 6.144 núcleos CUDA, 128 GB de RAM LPDDR5X e até 300 GB/s de largura de banda de memória. Essa poderosa CPU e GPU, conectadas via NVLink C2C, e o amplo pool de memória fornecem aos agentes de IA e modelos com 120 bilhões de parâmetros bastante potência e espaço para tarefas de longa duração com contextos que chegam a um milhão de tokens, de acordo com a Nvidia.

A RTX Spark equipará laptops de alta gama de parceiros como Dell , HP, Lenovo, Asus e MSI — e, notavelmente, um novo laptop Surface Ultra da Microsoft . A Nvidia afirma ter trabalhado com esses parceiros para criar "os laptops mais extraordinários que já construíram", com telas OLED G-Sync em tandem, bateria com duração para "o dia todo", chassis de alumínio premium com grandes touchpads de vidro.

A Nvidia afirma que a incrível eficiência da plataforma RTX Spark "transforma a aparência de um laptop de alto desempenho", de modo que os compradores na prometida era da IA ​​ativa não precisarão mais escolher entre alto desempenho ou chassis finos com bateria de longa duração. Os PCs com RTX Spark também oferecerão desempenho semelhante tanto conectados à tomada quanto desconectados, como já esperamos de outros sistemas com Windows on Arm e Apple Silicon.

O RTX Spark também trará essa experiência interativa do Windows on Arm para desktops compactos e poderosos, nos moldes do DGX Spark. No total, a Nvidia espera que mais de 30 laptops e "cerca de 10" desktops liderem o lançamento da plataforma.

Além de suas capacidades de IA avançada, a Nvidia posiciona o RTX Spark Superchip como uma potência para criação e jogos. A empresa promete que a plataforma é capaz de rodar jogos a 100 FPS em 1440p, potencialmente graças ao upscaling DLSS 4.5 e à Multi Frame Generation. E sua grande quantidade de memória permite que os criadores trabalhem com projetos 3D massivos e arquivos de vídeo de altíssima resolução, como conteúdo 12K 4:2:2, sem se preocupar com a falta de recursos.

Para aprimorar ainda mais as capacidades criativas da plataforma RTX Spark, a Nvidia afirma estar trabalhando com a Adobe para reconstruir o núcleo do Photoshop, transformando-o em um aplicativo 100% acelerado por GPU para RTX Spark. Essas atualizações possibilitarão novos fluxos de trabalho generativos, edição de alto alcance dinâmico e pinceladas mais naturais para artistas.

O Premiere também está recebendo uma reformulação completa que promete permitir fluxos de trabalho de IA mais rápidos e sofisticados, além de melhorias na edição, cores e efeitos. A Adobe também disponibilizará controles do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para que agentes de IA possam utilizar seus produtos.

Em parceria com a Microsoft , a Nvidia também está ajudando a transformar o Windows em uma plataforma de agentes com seu framework OpenShell e um "novo conjunto de primitivas de segurança " que formam um conjunto de proteções, garantindo que agentes e modelos locais tenham acesso apenas às ferramentas e aos dados que o usuário lhes conceder. A Nvidia afirma que a Microsoft revelará mais detalhes dessa transformação de IA para agentes em sua próxima conferência Build.

Fonte: tomshardware

Testes de desempenho da CPU NVIDIA Vera: os núcleos Olympus oferecem o melhor desempenho já visto em ARM


O processador Vera da NVIDIA para data centers só chegará ao mercado no final deste ano, mas recentemente tive a oportunidade de testar essa nova CPU baseada em ARM, projetada para cargas de trabalho de IA com agentes. O processador Vera da NVIDIA, com seus núcleos Olympus desenvolvidos internamente, oferece um desempenho impressionante, com uma competitividade com CPUs Intel/AMD x86_64 que eu nunca vi em nenhum outro processador ARM ou não-x86_64. Continue lendo para conferir os primeiros benchmarks do processador Vera da NVIDIA no Linux.

Vera é a CPU de data center de última geração da NVIDIA, projetada para IA ativa e cargas de trabalho semelhantes em data centers modernos. A Vera será encontrada principalmente com o NVIDIA NVL72 Vera Rubin como CPU host para alimentar esses racks de IA de alto desempenho, além de estar disponível como unidade independente para racks de CPU. Ao contrário do NVIDIA Grace, que usa núcleos Arm Neoverse-V2, a Vera utiliza o design de núcleo "Olympus" da NVIDIA.

A Vera apresenta 88 núcleos Olympus que prometem o dobro do desempenho de sua antecessora, além de eficiência energética líder de mercado. Os núcleos Olympus são compatíveis com a arquitetura Armv9.2 e suportam precisão FP8, totalizando 176 threads via multithreading espacial, e são combinados com memória LPDDR5X para oferecer até 1,2 TB/s de largura de banda. Em comparação com a Grace, a Vera também possui o dobro de cache L2, com 2 MB por núcleo, um cache L3 unificado maior, com 164 MB, e suporte para PCIe Gen 6 e conectividade CXL 3.1.

O processador Vera testado neste benchmark inicial apresentou um TDP máximo de 450 watts no soquete. Com a memória LPDDR5X, o consumo de energia fica em torno de 50 watts ou menos.


Os processadores NVIDIA Vera para data centers continuam com previsão de lançamento para o segundo semestre do ano, mas antes do aumento da produção, a NVIDIA me convidou para sua sede em Santa Clara para executar alguns dos primeiros benchmarks públicos deste novo processador com seus núcleos Olympus. Este artigo apresenta esses resultados iniciais. Mas antes de falar sobre desempenho, é importante observar o nível de suporte ao Linux. Como o Vera ainda não foi lançado oficialmente, eu realmente não sabia o que esperar em relação ao suporte do kernel Linux upstream e afins, ou quais eram os planos da NVIDIA para as principais distribuições Linux ARM64, etc. Felizmente, o NVIDIA Vera já conta com um bom suporte do kernel Linux upstream. O Linux 7.1+ possui suporte para os principais drivers e o Vera deve funcionar em distribuições Linux para servidores ARM64, como Ubuntu, Fedora, etc. A NVIDIA também continuará a fornecer o sistema operacional base como sua versão modificada do Ubuntu com todos os patches do Vera prontos. O ACPI é utilizado e não há necessidade de lidar com árvores de dispositivos complexas ou outras dores de cabeça para o NVIDIA Vera no Linux.


Como o Vera é compatível com Armv9.2 e está em conformidade com a Arquitetura de Sistema Base de Servidor (SBSA) da Arm, ele acaba utilizando muitos dos drivers Linux ARM comuns para suporte, o que explica, em parte, a maior dificuldade em rastrear o status de suporte do kernel upstream antes do lançamento, em função da disponibilidade do hardware. Entre os códigos Linux ARM comuns utilizados está o trabalho em andamento em torno do Arm Confidential Compute (CCA) para computação confidencial com máquinas virtuais, que será suportado pelo Vera.

No ano passado, o GCC e o LLVM Clang adicionaram suporte aos núcleos Olympus . Isso significa que é necessário o GCC 16.1+ ou o LLVM Clang 21+ para compilar binários otimizados para Vera. Foi uma iniciativa excelente e ambiciosa da NVIDIA introduzir esse suporte ao compilador Olympus tão cedo, e eles merecem aplausos por isso. Para efeito de comparação, embora a NVIDIA tenha integrado o suporte ao Olympus ao GCC em março de 2025, o suporte ao AMD Zen 6 (znver6) só foi adicionado ao GCC em dezembro e, em fevereiro deste ano, ao LLVM/Clang. A integração do suporte ao compilador Olympus pela NVIDIA é semelhante ao suporte antecipado que estamos acostumados a ver da Intel ao longo dos anos. É ótimo ver a NVIDIA tomar uma iniciativa semelhante com a integração do Vera aos compiladores e, de forma geral, ao GCC. Esperamos que isso continue com as futuras gerações de CPUs da NVIDIA.


Não consegui testar o carregamento de diferentes distribuições Linux no NVIDIA Vera ou similares, mas, pelo que me disseram enquanto trabalhava na NVIDIA, o suporte upstream para Linux de código aberto já está bem robusto para o Vera. Meus testes foram realizados no Ubuntu 24.04 LTS com a configuração base do sistema operacional, que consiste em um kernel Linux 6.18 LTS com patches e o GCC 16.1.

A NVIDIA Vera, com seus núcleos Olympus, funcionou bem no Linux. Uma ressalva é que alguns ajustes de gerenciamento de energia ainda estão sendo implementados no código principal. Recentemente, mencionei o trabalho da NVIDIA no suporte a ACPI CPPC v4 para Linux, e este parece ser um dos aspectos relacionados. Devido a esses ajustes de gerenciamento de energia ainda em andamento, infelizmente, a NVIDIA solicitou que o monitoramento do consumo de energia da CPU não fosse ativado durante esta rodada inicial de benchmarks. Da mesma forma, o monitoramento da frequência da CPU também não foi permitido durante esta primeira rodada de testes. Além disso, os benchmarks da NVIDIA Vera foram realizados em um de seus sistemas de pré-produção de plataforma aberta, enquanto que serão mais relevantes para a análise de consumo de energia e frequência em um servidor de produção real, com chassis fechados, previsto para o final de 2026.

A NVIDIA também solicitou que fossem testados apenas os workloads específicos relevantes para os domínios/loadloads pretendidos para os quais o Vera se destina em data centers. Portanto, esta primeira rodada de benchmarks do Vera não é muito abrangente em todo o espectro de workloads possíveis, mas limitada aos benchmarks permitidos com base no que eles consideram mais relevante — além do fato de eu ter passado apenas um dia nos escritórios da NVIDIA. Para esses benchmarks iniciais do NVIDIA Vera, eles preferiram que o escopo dos benchmarks fosse limitado aos casos de uso que consideram mais relevantes para seus clientes de data centers modernos. Este não é um artigo patrocinado, mas atendi aos pedidos deles para executar esses benchmarks iniciais da CPU Vera. Espero que, nas próximas rodadas de testes do Vera nos próximos meses, haja um conjunto mais abrangente de benchmarks para aqueles curiosos sobre o desempenho geral do núcleo da CPU Olympus. Da mesma forma, espero poder relatar a eficiência energética e o desempenho por watt assim que o código de gerenciamento de energia for otimizado.

Fonte: phoronix

Scality afirma que a Samsung está desenvolvendo SSDs nearline com capacidade de até 1 Petabyte


Uma reunião com a Scality  revelou que a Samsung está desenvolvendo um SSD nearline.

A sessão abordou a Infraestrutura de Dados Autônoma (ADI) da Scality e um dos slides mostrava quatro níveis de desempenho para armazenamento de objetos. Havia um nível de desempenho extremo, o GPUDirect, com SSDs NVMe TLC, seguido por um nível "Hot Tier" com SSDs NVMe QLC e também SSDs NL. Um nível "Warm Tier" visava oferecer uma combinação de desempenho, resiliência e custo-benefício, e apresentava três unidades de armazenamento: novamente SSD NL, HDD NL e HDD. Nunca tínhamos visto a designação NL-SSD antes, então perguntamos à Scality sobre ela. 

Níveis de ADI de escala

Erwan Girard, diretor de produtos da Scality, disse: "É uma nova geração de memória flash que tanto a Solidigm quanto a Samsung estão desenvolvendo atualmente... Nós as temos em laboratório. Estamos testando-as. A Samsung e a Solidigm têm visões diferentes sobre isso. A visão da Samsung é eliminar os discos rígidos com essas unidades de ultra-densidade. Assim, na Samsung, a menor unidade nearline começará em 250 TB e a maior chegará a 1 PB no formato E3L ou E2, o que significa que, em uma base de quatro unidades (de rack), poderemos colocar quase 50 delas."

Isso representa um nível de densidade extremamente alto, permitindo quase 50 PB em um gabinete de 4U, o que implica em quase 500 PB, meio exabyte, em um rack completo. Que tipo de memória flash é usada nesses drives? É QLC?

Girard disse: "É um novo tipo de memória flash... Portanto, tem uma durabilidade cerca de cinco vezes menor que a QLC. Para armazenamento nearline, em termos de WPD (gravações por dia), a porcentagem da unidade que você pode regravar todos os dias durante cinco anos para manter a garantia, é de cerca de 0,1. Isso significa que você não pode gravar mais de 10% da unidade todos os dias durante cinco anos. Com a QLC, o WPD é de cerca de 0,5 (em 2026). Portanto, a durabilidade é cerca de cinco vezes menor."

Isso significa, acreditamos, que se trata de uma tecnologia otimizada para leitura. E quanto ao seu desempenho?

"Os números iniciais que nos foram compartilhados pelos fabricantes indicavam que era bastante lento. Mas quando os tivemos em laboratório e os testamos, descobrimos que, na verdade, é bem rápido. Hoje, em laboratório, não vemos diferença entre QLC e nearline."

O CEO Jérôme Lecat acrescentou alguns detalhes: "Firmamos um acordo de codesenvolvimento com o Centro de Pesquisa de Memória da Samsung. E, essencialmente, estamos desenvolvendo em conjunto as próximas gerações. Não há exclusividade neste acordo. Também trabalhamos com outros fornecedores de memória flash, mas definitivamente com a Samsung, nossa parceria é muito mais forte. Temos nosso código no laboratório deles e eles compartilham conosco como estão desenvolvendo seus controladores. Ou seja, estamos realmente de olho nas próximas gerações. Dito isso, não sabemos como eles projetam sua memória flash nearline."

Perguntamos se a Scality estava trabalhando com a SK hynix, que também está desenvolvendo um SSD de altíssima capacidade .

Lecat disse: "Não sabemos especificamente, e definitivamente não em detalhes, o que estamos fazendo com a Samsung, mas acompanhamos o que eles fazem." Ele acrescentou um ponto sobre o cronograma do SSD nearline da Samsung: "É improvável que a Samsung lance um SSD nearline este ano, com certeza." Isso aponta para um possível produto em 2027.

De acordo com a VDURA, os SSDs são atualmente 20 vezes mais caros do que os discos rígidos (HDDs) em termos de capacidade. No entanto, ter um SSD com densidade 200 vezes maior ou mais do que um HDD significa que a energia e o espaço necessários para operar uma instalação de armazenamento de 500 PB usando SSDs nesse nível são muito menores do que para uma implementação baseada em HDDs. Para aplicações de armazenamento com baixa taxa de gravação, esses SSDs de camada única (NL-SSDs) podem ser uma opção atraente.

Fonte:  Blocks & Files

Nova tecnologia de processamento quântico aponta para o fim dos transistores, talvez


O transistor é a tecnologia básica por trás de praticamente tudo na computação moderna. Em circuitos digitais, um transistor funciona como um minúsculo interruptor controlado por tensão: ele pode estar ligado, permitindo a passagem de corrente, ou desligado, bloqueando-a. Esses dois estados elétricos são a base para representar dados binários — 1s e 0s — e para construir as portas lógicas que fazem os processadores funcionarem. CPUs e GPUs modernas são repletas de transistores; o chip M4 básico do laptop em que estou escrevendo este texto contém cerca de 28 bilhões deles.

Mas será que o reinado do transistor está chegando ao fim? O humilde interruptor nos serviu extremamente bem, mas impõe um limite à nossa capacidade de processar dados. Se quisermos processar mais dados, precisamos de mais transistores. E se quisermos processar dados mais rapidamente, precisamos de transistores que alternem entre ligado e desligado mais rapidamente. E se quisermos ambos, precisamos compactar cada vez mais transistores — e ao mesmo tempo torná-los menores e mais rápidos — em nossos wafers de silício.

Passamos décadas miniaturizando e acelerando nossos transistores, mas eventualmente esse processo começa a esbarrar em limites fundamentais impostos pelas leis da física. Um deles é a geração de calor: a comutação da corrente gera calor e, quanto mais rápido seus transistores comutam, mais calor você acaba gerando. 

Descobrir como contornar essas limitações de maneira eficiente e prática é o Santo Graal da pesquisa em computação, e um novo artigo publicado na revista Science neste mês descreve uma ideia promissora. O artigo descreve como uma equipe da Universidade de Tóquio adotou uma abordagem radical para o problema: eles dispensaram completamente os transistores. Em vez disso, seu "elemento de comutação quântica não volátil" usa o spin de um elétron individual para representar o estado de um determinado bit.

(Um breve parêntese: o spin é uma propriedade da mecânica quântica análoga à forma como uma bola macroscópica pode girar em torno de um eixo específico — ela pode girar em uma de duas direções. Os elétrons, porém, não giram de fato, pois se girassem, sua superfície estaria se movendo mais rápido que a velocidade da luz. Tentar compreender o spin quântico é difícil, mas, para os propósitos deste texto, o importante é que um elétron pode ter um de dois estados de spin, e esses estados podem ser usados ​​para codificar um 1 ou um 0.)

Descobriu-se que inverter os estados de spin dos elétrons é mais rápido e mais eficiente em termos de energia do que ligar e desligar transistores. De acordo com o artigo , processar um único bit de informação com o elemento de comutação quântica leva 40 picossegundos. (Um picossegundo é um trilionésimo de segundo, ou 1 x 10⁻¹² segundos .) Este é um tempo incrivelmente curto; para comparação, mesmo os computadores mais rápidos da atualidade precisam de algo na ordem de um nanossegundo, que é 1 x 10⁻⁹ segundos , para fazer a mesma coisa — portanto, estamos falando de uma melhoria de várias ordens de magnitude.

Existem outros aspectos interessantes dessa tecnologia. Os elétrons permanecem em seus estados de spin atribuídos até que algo os altere novamente, o que significa que as informações armazenadas dessa forma são não voláteis: os dados permanecem armazenados mesmo sem energia. Além disso, a tecnologia parece ser extremamente durável: o artigo descreve como o elemento de comutação permaneceu estável após 100 bilhões de transições, o que é várias ordens de magnitude melhor do que as tecnologias atuais, em que o calor causa degradação progressiva e eventual falha.

É claro que as ressalvas usuais sobre isso ser essencialmente uma prova de conceito se aplicam, e não há garantia de que alguém conseguirá fabricar chips usando essa tecnologia de forma economicamente viável. Mas isso aponta para uma maneira pela qual talvez possamos superar as limitações da nossa tecnologia computacional atual.

Fonte: gizmodo

Um novo músculo artificial inteligente poderá proporcionar uma resposta tátil semelhante à humana para robôs humanoides


Pesquisadores desenvolveram um músculo artificial inteligente que imita os sistemas biológicos de músculo e tendão.

A equipe da Universidade Nacional de Seul (SNU) criou o dispositivo usando canais de metal líquido incorporados em um elastômero de cristal líquido.

O músculo artificial se contrai quando estimulado eletricamente, enquanto mede a força e o comprimento internos em tempo real.

Essa descoberta poderá ajudar no desenvolvimento de robôs humanoides de próxima geração mais adaptáveis, com capacidades de percepção e movimento semelhantes às humanas.

Recentemente, uma equipe de pesquisadores do MIT Media Lab e do Politecnico di Bari desenvolveu músculos de fibra eletrofluídica que proporcionam força, velocidade e controle semelhantes aos músculos naturais para robôs e dispositivos vestíveis.

Sistema muscular semelhante ao humano

Com o aumento da demanda por robôs e sistemas de assistência mais semelhantes aos humanos, os pesquisadores estão buscando atuadores robóticos capazes de movimentos delicados, percepção ambiental e interação segura.

As aplicações variam de robôs humanoides e automação logística a reabilitação e dispositivos médicos. No entanto, os músculos artificiais convencionais enfrentam limitações porque suas funções de atuação e sensoriamento são separadas, o que exige sensores adicionais e sistemas de controle complexos.


O diagrama mostra o feedback muscular biológico e uma garra robótica que utiliza músculos artificiais LCE.

Para superar esses desafios, a Faculdade de Engenharia da SNU desenvolveu um músculo artificial inteligente inspirado nos complexos músculo-tendão biológicos. O sistema é baseado em elastômeros de cristal líquido (LCEs) e combina sensoriamento e atuação em uma única estrutura, possibilitando o que os pesquisadores descrevem como inteligência física.

O músculo artificial conecta materiais de LCE isotrópico e nemático em série, desempenhando funções semelhantes às de tendões e músculos. Canais de metal líquido embutidos permitem funções duplas: um canal atua como um atuador ativo que gera contração por meio de aquecimento, enquanto o outro opera como um sensor que detecta força e deformação em tempo real. Isso permite que o sistema monitore seu próprio estado de contração sem sensores externos.

Garras robóticas inteligentes

Os pesquisadores demonstraram dedos e garras robóticas acionados por músculos artificiais que conseguiam pegar objetos delicadamente, além de identificar sua rigidez e tamanho de forma autônoma. Ao organizar dois músculos artificiais para trabalharem em oposição um ao outro, de maneira semelhante aos músculos biológicos, a equipe obteve um controle de movimento mais rápido e preciso, incluindo contração e relaxamento.

O sistema combina sensoriamento e movimento em uma única estrutura, permitindo que o músculo artificial monitore sua própria condição em tempo real, sem depender de sensores externos. Isso confere ao robô uma forma de inteligência física integrada, permitindo que ele reaja de maneira mais natural às mudanças de força e contato durante a operação. Os pesquisadores demonstraram que os músculos artificiais podem trabalhar em conjunto em um sistema de dedo e garra robótica com controle de feedback, melhorando a precisão do movimento e reduzindo erros de controle.

O estudo também identificou áreas que ainda precisam de melhorias. Durante movimentos repetidos, o calor pode se acumular dentro do músculo artificial, causando desvios na força e reduzindo a precisão. Mudanças repentinas nos alvos do movimento também podem gerar erros de rastreamento. Para solucionar esses problemas, os pesquisadores sugeriram métodos de resfriamento mais rápidos, incluindo materiais mais finos, canais de resfriamento integrados ou sistemas de resfriamento baseados em módulos Peltier. Um resfriamento mais rápido poderia melhorar tanto a velocidade de resposta quanto o desempenho da detecção.

A equipe também observou que o modelo atual de estimativa de alongamento foi desenvolvido usando dados experimentais e pode precisar de aprimoramentos adicionais. Estudos futuros sobre a distribuição de calor e o comportamento mecânico de elastômeros de cristal líquido podem ajudar a criar sistemas de músculos artificiais mais precisos e confiáveis ​​para aplicações em robótica.

Fonte: interestingengineering

O Windows Update em breve reverterá automaticamente os drivers com defeito


Os usuários do Windows 11 não estão nada satisfeitos no momento por diversos motivos, mas a Microsoft está tomando providências em relação a um problema com as atualizações. A empresa acaba de lançar o "Cloud-Initiated Driver Recovery" (vamos chamá-lo de CIDR) para o Windows Update, um sistema que reverterá drivers defeituosos detectados durante o processo de avaliação inicial da empresa, sem necessidade de intervenção do usuário. 

A Microsoft observou que, atualmente, os drivers defeituosos instalados pelo Windows Update só podem ser resolvidos por seus parceiros ou pelo usuário final, o que obviamente não é o ideal. "Com o [CIDR], a Microsoft agora pode acionar uma ação de recuperação diretamente do Centro de Desenvolvimento de Hardware (HDC), revertendo um driver problemático para a versão anteriormente estável por meio do pipeline do Windows Update", afirmou a empresa. "Os parceiros não precisam tomar nenhuma providência. A Microsoft cuida de toda a recuperação."

As atualizações de drivers para certos hardwares, como GPUs, têm causado problemas com o Windows Update há anos, sendo o erro de driver "Nvlddmkm.sys" da NVIDIA um dos exemplos mais famosos. O sistema CIDR da Microsoft deve ajudar a minimizar esse problema e deve começar a ser implementado gradualmente em setembro. A Microsoft também está dando aos usuários mais controle sobre as atualizações, permitindo pausá-las, ignorá-las e até mesmo desligar ou reiniciar o computador sem precisar instalá-las. 

Ao mesmo tempo, a Microsoft está se esforçando para garantir que esses problemas com drivers não ocorram em primeiro lugar com sua nova Iniciativa de Qualidade de Drivers (DQI). Em sua Conferência de Engenharia de Hardware do Windows (WinHEC 2026), a empresa afirmou que está "investindo fortemente" no fortalecimento dos drivers de modo kernel para maior segurança, confiabilidade e resiliência. Também está introduzindo uma verificação de parceiros mais rigorosa para drivers confiáveis, aprimorando o gerenciamento do ciclo de vida e expandindo as medidas de qualidade. 

Fonte: engadget

O PCIe 8.0 tem como alvo uma largura de banda de 1 TB/s e pode precisar de um novo conector


A PCI-SIG lançou uma pequena atualização sobre seu próximo padrão PCIe 8.0, com o rascunho atingindo a versão 0.5. Talvez o aspecto mais intrigante desta atualização preliminar não seja o desempenho em si, mas a exploração de uma nova tecnologia de conector para suportar este protocolo de alta largura de banda. No ano passado, ficamos sabendo que a PCI-SIG planejava implementar uma taxa de bits bruta de 256,0 GT/s e 1 TB/s de largura de banda bidirecional na configuração de 16 pistas. Presumimos que o protocolo continuaria usando a tecnologia de conector familiar vista em atualizações anteriores do PCIe. No entanto, descobriu-se que o conector atual pode ser um fator limitante, o que levou à busca por um substituto para a conexão elétrica PCIe tradicional.

O conector PCIe tradicional é uma ligação baseada em cobre com até 16 pistas que conectam placas gráficas a um slot. Em uma configuração completa de 16 pistas, a geração PCIe suportada pela placa-mãe oferece o melhor desempenho, fornecendo a largura de banda máxima que a plataforma pode oferecer. No entanto, com uma taxa de bits bruta de 256 GT/s, o conector oferece cerca de 1 TB/s de largura de banda bidirecional, o que é oito vezes mais rápido do que a plataforma PCIe 5.0 atual usada com GPUs e CPUs modernas. Isso indica que a camada física atual que facilita a comunicação entre uma GPU e uma placa-mãe está se aproximando da saturação com o advento do PCIe 8.0, tornando necessária a consideração de um método de conexão alternativo.


Os entusiastas de PCs não precisam se preocupar, pois o padrão está a caminho de ser implementado em sua versão final até 2028, o que sugere que os PCs de consumo provavelmente o adotarão na próxima década. As GPUs de consumo só recentemente migraram do PCIe 4.0 para o PCIe 5.0, com a NVIDIA adotando o PCIe 5.0 na série RTX 50 "Blackwell", em vez do PCIe 4.0 na série RTX 40 "Ada Lovelace". Isso significa que, quando as GPUs de consumo exigirem o PCIe 8.0, todo o ecossistema provavelmente se adaptará perfeitamente nos anos seguintes. Inicialmente, espera-se que apenas as GPUs de servidor adotem esse padrão quando a AMD, a Intel e a NVIDIA fizerem a transição para o novo padrão. Abaixo estão alguns objetivos de design que o PCIe 8.0 visa alcançar na especificação final v1.0:

  • Oferece uma taxa de bits bruta de 256,0 GT/s e até 1,0 TB/s bidirecionalmente através da configuração x16.
  • Avaliando novas tecnologias de conectores
  • Garantir que as metas de latência, FEC e confiabilidade sejam atendidas.
  • Manter a retrocompatibilidade com as gerações anteriores da tecnologia PCIe.
  • Melhoria da largura de banda através de aprimoramentos de protocolo.
  • Reduzir o consumo de energia através de técnicas adicionais.

Fonte: techpowerup

Palit confirma: as marcas GALAX, KFA2 e HOF continuarão em desenvolvimento


Ontem, noticiamos que a GALAX encerrará suas operações como empresa independente e se integrará à sua controladora, a Palit. No entanto, os usuários ficaram em dúvida se a Palit deixaria de oferecer produtos da marca GALAX, que possuem grande reconhecimento entre os jogadores. A resposta oficial da empresa é que a marca continuará ativa. Isso significa que as GPUs Hall of Fame (HOF) da GALAX para overclocking extremo, a marca KFA2 para a Europa e outros produtos da marca GALAX permanecerão disponíveis no mercado. Em termos simples, trata-se apenas de uma mudança na estrutura corporativa, com a Palit consolidando seus negócios sob o mesmo teto como empresa controladora. Os compromissos com os clientes, incluindo RMA, solicitações de garantia e suporte geral, agora serão gerenciados pela Palit, enquanto o design e o desenvolvimento de novas GPUs sob a marca GALAX continuarão.

Segue abaixo a declaração completa da Palit, seguida de uma declaração da GALAX.

Palit

O Grupo Palit emite este comunicado para esclarecer notícias imprecisas veiculadas recentemente pela mídia sobre o status operacional da marca GALAX.

Ao contrário de especulações recentes que sugeriam uma saída do mercado de placas de vídeo, o Grupo Palit e a GALAX confirmam formalmente que essas notícias são infundadas. Gostaríamos de esclarecer os seguintes fatos para nossos parceiros, a mídia e a comunidade global:

Operações e Continuidade dos Negócios

A GALAX não está encerrando suas operações. Mantemos nosso compromisso integral com o desenvolvimento, a produção e o suporte de nosso hardware de alto desempenho. Nosso roadmap de produtos continua conforme planejado e nosso compromisso em fornecer tecnologia de ponta para gamers e criadores permanece nossa principal prioridade.

Uma Evolução Estratégica da Gestão

A GALAX tem sido um membro orgulhoso e integral do Grupo Palit desde 2007. As recentes transições internas fazem parte de uma iniciativa global pré-planejada para integrar a gestão da marca, visando maior eficiência operacional e sinergia entre os departamentos.

Gestão Global Unificada sob o Grupo Palit

: Com base na integração bem-sucedida das operações internas entre a GALAX e a Palit, a gestão das marcas "GALAX", "KFA2" e da principal marca "HOF" (Hall da Fama) está agora sendo centralizada na sede do Grupo Palit.

Essa transição é uma medida estratégica concebida para:

  • Fortalecer a presença global: aproveitar toda a capacidade de resposta do Grupo Palit para fortalecer a visibilidade da marca em todo o mundo.
  • Otimizar a cadeia de suprimentos: simplificar a produção e a logística para melhor atender nossos mercados internacionais.
  • Acelerar a inovação: consolidar os esforços de P&D para impulsionar a próxima geração de excelência em GPUs.

Olhando para a próxima geração:

As marcas GALAX, KFA2 e HOF — juntamente com nossas lendárias linhas de GPUs — vieram para ficar. Na verdade, estamos apenas começando, preparando-nos para redefinir o desempenho da próxima geração da computação.

GALAX

Tomamos conhecimento de que notícias recentes sugeriram erroneamente que a GALAX estaria se retirando do mercado de placas de vídeo. Gostaríamos de esclarecer oficialmente os fatos:

  • Operação normal: a GALAX não interromperá suas atividades. Continuamos desenvolvendo, produzindo e oferecendo suporte ao nosso premiado hardware de alto desempenho.
  • Uma parceria de longa data: A GALAX orgulha-se de fazer parte do Grupo Palit desde 2007. As recentes transições internas fazem parte de um esforço global para integrar a nossa gestão de marcas, visando maior eficiência e sinergia.
  • Gestão Unificada: Assim como ocorreu com sucesso a integração das nossas operações internas entre a GALAX e a Palit, as nossas marcas internacionais "GALAX", "KFA2" e "HOF" agora são gerenciadas diretamente pela nossa sede, o Grupo Palit. Essa mudança visa fortalecer a presença global da marca, e não diminuí-la.

Agradecemos à nossa comunidade e aos nossos parceiros pelo apoio contínuo. As linhas GALAX, KFA2, HOF e nossas lendárias GPUs não vão a lugar nenhum; estamos apenas começando a preparar a próxima geração.

Fonte: techpowerup

A GALAX, criadora das icônicas placas de vídeo do Hall of Fame, encerra suas atividades no mercado de PCs após 30 anos. A Palit assume os negócios e todo o suporte de RMA

A GALAX deixa de existir: a marca de placas gráficas e PCs sai do mercado e a Palit assume o controle.

É com pesar que anunciamos o fechamento de mais uma fabricante icônica de placas de vídeo para PCs. Trata-se da renomada GALAX, ou GALAXY Microsystems, como era conhecida pelos fãs mais antigos.

Comunicado aos clientes GALAX:

Informamos que a Palit assumiu o controle total e as operações da marca GALAX.

Com essa transição, a Palit passa a ser a única responsável por todas as atividades e compromissos relacionados à marca.

Ressaltamos que ambas as empresas são parceiras autorizadas da NVIDIA, garantindo a legitimidade e a continuidade de nossos serviços. Após o encerramento da estrutura organizacional anterior e a demissão de sua equipe, toda a gestão e as operações serão agora realizadas exclusivamente pelos canais oficiais da Palit.

Os clientes devem entrar em contato diretamente com a Palit para qualquer suporte ou solicitação de serviço:

Canais de Atendimento ao Cliente: E -

mail: rmabrasil@palit.biz Link de Suporte/RMA: https://rma.palit.com/rma/br.php

A Palit, outra importante parceira da NVIDIA, assumirá o controle total e as operações da marca GALAX. Os clientes que compraram uma placa de vídeo GALAX podem continuar a usufruir dos serviços de garantia/RMA através da Palit no seguinte link: https://rma.palit.com/rma/br.php

Relembrando a história da GALAX, a empresa foi fundada em 1994 em Hong Kong, China, como fabricante de hardware para computadores. A empresa se tornou uma referência global, com sua marca irmã, KFA2, atendendo aos mercados da União Europeia, e a GALAX presente em diversas regiões, incluindo Ásia-Pacífico, América do Sul e América do Norte.

A GALAX teve uma presença marcante no Brasil, onde entusiastas como o Ronaldo, da TecLab, dedicaram inúmeras horas nos últimos 12 anos para nos mostrar suas habilidades em modificações e engenharia.

Ao longo dos anos, vimos, testamos e escrevemos sobre diversas placas de vídeo GALAX, um componente no qual a empresa se especializou. A série HOF da GALAX é muito bem considerada como um dos melhores designs para overclocking e entusiastas. Desde que o Wccftech foi fundado, testamos inúmeras placas de vídeo GALAX, e nossa última análise, que também será a última placa de vídeo GALAX que testaremos, foi a GeForce RTX 5080 HOF , que mais uma vez apresentou um PCB e um design de cooler impressionantes.

Fonte: WCCFTech

Yunzii lança os teclados com corpo de madeira mecânicos sem fio Wood 68 e Wood 84


A Yunzii adicionou dois teclados com corpo de madeira à sua linha de produtos: o Wood 68 e o Wood 84. Ambos possuem estrutura em madeira de nogueira e conectividade sem fio tri-mode.

O Wood 68 é um teclado de 65% com 68 teclas, enquanto o Wood 84 oferece um layout de 75% com 84 teclas. Ambos os teclados compartilham as mesmas características principais: teclas PBT de dupla injeção com perfil Cherry, switches Yunzii Candy Linear, suporte completo para troca a quente de switches de 3 e 5 pinos, iluminação RGB voltada para baixo e bateria de 4000 mAh. A conectividade inclui Bluetooth, Wi-Fi de 2,4 GHz e USB-C com fio. O recurso N-key rollover é suportado e a personalização pode ser feita através do software da Yunzii para Windows e macOS ou pelo configurador online.

O Wood 68 mede 325,4 x 116,4 x 41,77 mm e pesa 767 g. O modelo Wood 84 tem a mesma largura, mas é mais alto, com dimensões de 325,4 x 135,4 x 45,42 mm, e mais pesado, com 979 g. Ambos utilizam um design de montagem em bandeja com amortecimento acústico interno, e a moldura apresenta gravações decorativas. O Wood 68 custa US$ 89,99 e o Wood 84, US$ 92,99 no site da Yunzii.


Fonte: techpowerup

O rastreamento de raios completo pode não exigir tanto da GPU no futuro, já que a Nvidia afirma ter alcançado melhorias de desempenho de mais de 2 vezes em uma nova pesquisa


O ray tracing é uma daquelas tecnologias impressionantes, mas que também parece levar um tempo considerável para ser aperfeiçoada. Vimos a primeira tentativa real com a série RTX 20, e agora, três gerações depois, ainda dependemos de soluções alternativas para alcançar a iluminação global. Uma técnica para ajudar a tornar a iluminação por ray tracing mais eficiente é o ReSTIR , e agora pesquisadores da Nvidia afirmam ter melhorado seu desempenho em mais de 2 vezes.

A nova pesquisa reivindica uma versão "aprimorada" da(s) técnica(s), chamada ReSTIR PT Enhanced, e explica como essas melhorias são feitas.

Mas primeiro, o próprio ReSTIR original. Aqui está a explicação, conforme apresentada pelos pesquisadores:

" A reamostragem de importância espaço-temporal baseada em reservatório (ReSTIR) aplica passagens GRIS encadeadas entre quadros para melhorar progressivamente a distribuição de amostras, aprimorando significativamente a qualidade da imagem em tempo real. Cada pixel mantém um reservatório, que é essencialmente uma tupla (𝑋,𝑊𝑋, 𝑐) contendo uma amostra, seu peso de contribuição não enviesado e um peso de confiança (originalmente chamado de "contagem efetiva de amostras") usado para ponderar domínios/técnicas ao calcular o MIS de reamostragem. Em uma passagem GRIS, o reservatório do pixel atual fornece a amostra canônica e outros pixels contribuem com amostras vizinhas. O reservatório é então atualizado para a amostra de saída selecionada 𝑌, cujo peso de confiança acumula os de todas as amostras de entrada. "

Hum… é, vou ficar com a versão mais simples. Pelo que entendi, para cada pixel aceso, você verifica os pixels vizinhos e os frames anteriores para descobrir quais amostras de luz valem a pena usar e, em seguida, reutiliza essas amostras sempre que relevante. Em uma cena de jogo com muitas fontes de luz e possíveis trajetórias de luz, reduzir o número de trajetórias que você realmente rastreia é uma boa maneira de manter as coisas eficientes e a sobrecarga de desempenho baixa.

Essa técnica tem sido muito útil para o traçado de raios completo, que exige muito das GPUs potentes, mesmo usando ReSTIR. Um bom exemplo disso é um jogo como Alan Wake 2. Essa é uma das razões pelas quais o traçado de raios propriamente dito é tão raro — geralmente usamos soluções alternativas como o Lumen para obter iluminação global em vez de um traçado de raios completo.

As melhorias tecnológicas propostas por esses pesquisadores da Nvidia devem, esperançosamente, contribuir para mudar essa situação. Elas incluem o seguinte:

  • "Reduzindo pela metade os custos de mapeamento por turnos na reutilização espacial por meio da seleção recíproca de vizinhos"
  • Novos limiares de pegada de raio que se adaptam à cena e aos materiais.
  • Reduzindo artefatos de correlação por meio de mapas de duplicação de amostras
  • Melhorando a qualidade e reduzindo custos ao unificar o ReSTIR para luz direta e indireta.
  • Outras otimizações que aumentam o desempenho e melhoram a robustez, reduzindo o ruído de cor e de desoclusão."

Resident Evil Requiem com rastreamento de trajetória(Crédito da imagem: Capcom)

Os pesquisadores usaram uma Nvidia RTX 5880 para testar o sistema em quatro cenas diferentes. E isso não é um erro de digitação, mas sim uma placa de vídeo para estações de trabalho com desempenho intermediário entre a RTX 4080 Super e a RTX 4090 .

Ao extrair os aspectos mais importantes dos detalhes dos resultados, todas as melhorias que os pesquisadores fizeram no ReSTIR proporcionam um aumento de desempenho de 2,74 vezes e, mesmo com algumas outras melhorias de qualidade adicionadas (redução de ruído, etc.), ele ainda é 2,3 vezes mais rápido que o ReSTIR original.

Em geral, "nosso ReSTIR PT aprimorado reduz artefatos de correlação, ruído de cor e desoclusão. Ele apresenta melhor qualidade graças aos nossos novos critérios de reconexão... e à unificação da iluminação direta e indireta, além de ser significativamente mais rápido, atingindo uma aceleração de 2,08x a 3,05x em relação ao [ReSTIR original]."

O que, em última análise, significa, como os pesquisadores afirmam no resumo do artigo, que o ReSTIR PT está "mais próximo da versão final". E isso significa que podemos estar muito mais perto de um rastreamento de caminhos realmente utilizável e amplamente aplicado em jogos.

Fonte: pcgamer

Novo chip de memória sobrevive a temperatura mais alta que a da lava


Um chip resistente ao calor que suporte temperaturas de até 704°C (1300°F) pode revolucionar tanto a tecnologia para ambientes extremos quanto a inteligência artificial (IA).

De smartphones a satélites, os eletrônicos modernos enfrentam a mesma limitação: o calor. Quando a temperatura ultrapassa os 200 graus Celsius , o desempenho começa a se deteriorar e logo ocorre a falha. Engenheiros passaram décadas tentando superar esse limite, com pouco sucesso.

Agora, pesquisadores da Universidade do Sul da Califórnia acreditam ter dado um grande passo adiante.

Em um estudo publicado em 26 de março de 2026 na revista Science , uma equipe liderada por Joshua Yang, professor titular da Cátedra Arthur B. Freeman no Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação Ming Hsieh da Escola de Engenharia Viterbi da USC e na Escola de Computação Avançada da USC, apresentou um novo dispositivo de memória que continua a operar a 700 graus Celsius (cerca de 1300 graus Fahrenheit ). Essa temperatura é superior à da lava derretida e está muito além dos limites das tecnologias existentes. O dispositivo não apresentou sinais de falha durante os testes. Na verdade, 700 graus era simplesmente a temperatura mais alta que o equipamento conseguia atingir.

“Podemos chamar isso de revolução”, disse Yang. “É a melhor memória de alta temperatura já demonstrada.”

Um design de memristor resistente ao calor

A nova tecnologia é um memristor, um componente em nanoescala que pode tanto armazenar informações quanto realizar cálculos. Estruturalmente, assemelha-se a uma minúscula pilha em camadas, com dois eletrodos circundando uma fina camada de cerâmica.

Jian Zhao, o primeiro autor do artigo, construiu o dispositivo usando tungstênio como eletrodo superior, óxido de háfnio como camada isolante intermediária e grafeno na parte inferior. O tungstênio é conhecido por ter o ponto de fusão mais alto de todos os metais, enquanto o grafeno, uma folha de carbono com a espessura de um átomo, é extremamente forte e resistente ao calor.

Essa combinação produziu resultados impressionantes. O dispositivo reteve os dados armazenados por mais de 50 horas a 700 graus sem precisar ser reinicializado. Ele também suportou mais de um bilhão de ciclos de comutação nessa temperatura e operou com apenas 1,5 volts, com velocidades medidas em dezenas de nanossegundos.

Uma descoberta que aconteceu por acaso

A descoberta não era o objetivo inicial da equipe. Eles estavam trabalhando em um projeto diferente baseado em grafeno que não apresentou o desempenho esperado. Durante esse processo, eles se depararam com algo inesperado.

“Para ser honesto, foi por acaso, como a maioria das descobertas”, disse Yang. “Se você consegue prever, geralmente não é surpreendente e provavelmente não é significativo o suficiente.”

Após uma investigação mais aprofundada, os pesquisadores descobriram o motivo da resiliência do dispositivo. Na eletrônica tradicional, as altas temperaturas fazem com que os átomos de metal do eletrodo superior migrem lentamente através da camada isolante. Eventualmente, eles atingem o eletrodo inferior e formam uma conexão permanente, causando um curto-circuito no dispositivo e mantendo-o ligado.

O grafeno impede que isso aconteça. Sua interação com o tungstênio é, como Yang descreveu, semelhante à interação entre óleo e água. Os átomos de tungstênio que se movem em direção à superfície do grafeno não conseguem se ligar a ela. Sem um ponto estável para se fixarem, eles se afastam em vez de formar um caminho condutor. Isso impede a formação de curto-circuito e mantém o dispositivo funcionando mesmo sob calor extremo.

Utilizando microscopia eletrônica, espectroscopia e simulações em nível quântico, a equipe confirmou exatamente como esse processo funciona em nível atômico. Essa compreensão mais profunda permite que os pesquisadores identifiquem outros materiais com propriedades semelhantes, o que poderia facilitar a fabricação da tecnologia em larga escala.

Aplicações em Ambientes Extremos

Componentes eletrônicos capazes de operar acima de 500 graus Celsius são um objetivo antigo da exploração espacial. Vênus , por exemplo, tem temperaturas superficiais nessa faixa, e missões anteriores falharam em parte porque os componentes eletrônicos convencionais não resistiram ao calor.

“Já estamos acima de 700 graus, e suspeitamos que a temperatura subirá ainda mais”, disse Yang.

As aplicações potenciais vão muito além do espaço. A perfuração geotérmica exige componentes eletrônicos capazes de funcionar em grandes profundidades, onde as temperaturas são extremamente altas. Os sistemas nucleares e de fusão também expõem os equipamentos a calor intenso. Mesmo em aplicações cotidianas, a durabilidade seria significativamente aprimorada. Um chip projetado para suportar 700 graus seria extremamente confiável nas temperaturas de aproximadamente 125 graus frequentemente atingidas dentro dos componentes eletrônicos de automóveis.

Uma Nova Abordagem para Computação de IA

Além de armazenar dados, o dispositivo pode desempenhar um papel importante na inteligência artificial . Muitos sistemas de IA dependem fortemente da multiplicação de matrizes, uma operação matemática fundamental usada em tarefas como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural. Os computadores convencionais realizam esses cálculos passo a passo, consumindo grandes quantidades de energia.

Os memristores adotam uma abordagem diferente. Utilizando a Lei de Ohm, onde a tensão multiplicada pela condutância é igual à corrente, o dispositivo realiza cálculos diretamente à medida que a eletricidade flui através dele. O resultado é obtido instantaneamente através da medição da corrente.

“Mais de 92% do processamento em sistemas de IA como o ChatGPT consiste em multiplicação de matrizes”, disse Yang. “Esse tipo de dispositivo consegue realizar essa operação da maneira mais eficiente, ordens de magnitude mais rápido e com menor consumo de energia.”

Yang e três coautores do estudo (Qiangfei Xia, Miao Hu e Ning Ge) já cofundaram uma empresa chamada TetraMem, que trabalha para comercializar chips baseados em memristores para IA. Seu laboratório já utiliza chips funcionais da empresa para tarefas de aprendizado de máquina . A versão para altas temperaturas descrita neste estudo poderia estender essas capacidades a ambientes onde a eletrônica tradicional não opera, permitindo que dispositivos como espaçonaves ou sensores industriais processem dados diretamente no local de implantação.

Desafios antes do uso no mundo real

Apesar dos resultados promissores, a tecnologia ainda está em seus estágios iniciais. Yang enfatiza que a memória por si só não é suficiente para construir um sistema de computação completo. Circuitos lógicos de alta temperatura também precisarão ser desenvolvidos e integrados. Além disso, os dispositivos atuais foram criados manualmente em escala muito pequena em laboratório, portanto, o aumento da produção levará tempo.

“Este é o primeiro passo”, disse Yang. “Ainda há um longo caminho a percorrer. Mas, logicamente, você pode ver: agora isso se torna possível. O componente que faltava foi criado.”

Do ponto de vista da fabricação, dois dos materiais usados ​​no dispositivo, o tungstênio e o óxido de háfnio, já são amplamente utilizados na produção de semicondutores. O grafeno é mais recente, mas grandes empresas como a TSMC e a Samsung estão desenvolvendo-o ativamente, e ele já foi produzido em escala de wafer em ambientes de pesquisa.

Um passo rumo à exploração futura

A pesquisa foi conduzida pelo Centro CONCRETE, sigla para Centro de Computação Neuromórfica em Ambientes Extremos, um Centro de Excelência multiuniversitário liderado pela USC e apoiado pelo Escritório de Pesquisa Científica da Força Aérea e pelo Laboratório de Pesquisa da Força Aérea. O trabalho experimental fundamental foi realizado em colaboração com a equipe do Dr. Sabyasachi Ganguli no Laboratório de Materiais da AFRL em Dayton, Ohio. A análise teórica envolveu pesquisadores da USC e colaboradores da Universidade de Kumamoto, no Japão.

Para Yang, a importância da obra vai além de um único dispositivo.

“A exploração espacial nunca foi tão real, tão próxima e em uma escala tão grande”, disse ele. “Este artigo representa um salto crucial para uma fronteira muito maior e mais empolgante.”

Fonte: scitechdaily

A Compressão Neural do Intel Texture Set reduz o tamanho das texturas em até 18 vezes com perda mínima de qualidade


A Intel lançou recentemente um novo vídeo demonstrando sua mais recente tecnologia de Compressão Neural de Conjunto de Texturas (TSNC), que oferece texturas até 18 vezes menores, mantendo a qualidade visual com pouca ou nenhuma diferença perceptível em comparação com a compressão padrão do setor. Usando redes neurais baseadas em IA, a equipe de gráficos da Intel processa dados de entrada de texturas BCn padrão do setor. Essas texturas são comprimidas por meio de um codificador de modelo de IA, codificadas nos valores de espaço mais recentes e, em seguida, decodificadas por um decodificador de rede para descomprimir as texturas. O resultado são texturas de dados de saída até 18 vezes menores, com alguma perda de qualidade nas configurações máximas de compressão. Como qualquer tecnologia neural, a TSNC é treinada com milhões de texturas padronizadas para criar um modelo de IA que pode substituir as texturas comprimidas tradicionalmente no formato BCn. Isso resulta em novas texturas de jogos muito menores que carregam mais rápido, usam menos VRAM e têm melhor desempenho graças à tecnologia moderna de GPUs.

Existem várias maneiras de aplicar a compressão neural TSNC, dependendo do resultado desejado, seja economizar espaço de instalação do jogo, reduzir o uso de VRAM ou melhorar o desempenho. A variante A, como a Intel a denomina, consegue uma compressão de textura de até 9 vezes em relação ao conjunto de texturas padrão, com pouca ou nenhuma diferença na qualidade visual — uma queda quase imperceptível. No entanto, quando o objetivo é a máxima eficiência e requer uma compressão de textura de até 18 vezes, a Intel oferece a variante B da rede neural TSNC. Essa variante proporciona um aumento significativo de desempenho, com a contrapartida de uma pequena alteração visual. Utilizando a ferramenta FLIP da NVIDIA para medir a queda de qualidade nas imagens geradas, a Intel observa que a variante A apresenta uma queda de 5% na qualidade visual, enquanto a variante B apresenta uma queda de até 7%, o que é consideravelmente maior.


Você pode julgar por si mesmo visualizando as imagens comparativas abaixo.


Por fim, a Intel realizou testes de desempenho com sua tecnologia Texture Set Neural Compression usando o mais recente sistema "Panther Lake" com placa gráfica integrada Arc B390, que também inclui núcleos XMX para acelerar essas tecnologias de forma integrada. O modelo de IA está produzindo o primeiro pixel de textura em cerca de 0,194 nanossegundos, o que é rápido o suficiente para que os usuários não percebam nenhuma latência adicional ou problemas na renderização de seus jogos. Podemos esperar que essa tecnologia seja lançada ainda este ano em versão alfa, com versões beta e estável completa previstas posteriormente, embora nenhum cronograma concreto tenha sido divulgado.


Fonte: techpowerup

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